基于LSMM和改进的FCM提取城市植被覆盖度——以北京市海淀区为例
植被是城市生态系统的重要组成部分,及时获取植被覆盖信息对城市生态环境监测具有重要意义.利用中分辨率Landsat TM遥感数据,采用线性光谱分解模型(LSMM)开展城市植被覆盖度提取;同时,通过改进训练样本选择方式,在最小噪声变换(MNF)、像元纯净指数分析(PPI)、N维可视化分析基础上得到端元样本,再运用模糊C-均值(FCM)获取植被覆盖度;最后以高分辨率SPOT5遥感数据对两种方式的提取结果进行精度检验.结果显示,基于LSMM和改进的FCM提取的城市植被覆盖度与检验数据相关系数分别为0.8252和0.9381,后者可以较好地处理其他要素的非线性影响,因而具有较高精度.
植被覆盖度、混合像元分解、线性光谱混合模型、改进的FCM
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X14;P9
遥感科学国家重点实验室开放基金;国家科技支撑计划资助项目2007BAH15B02;国家863计划资助项目2009AA12Z-14611
2015-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
1018-1024
